<!DOCTYPE html>
<html lang="" xml:lang="">
<head>

  <meta charset="utf-8" />
  <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge" />
  <title>第 8 章 工具和框架篇 | R2ML</title>
  <meta name="description" content="机器学习百科全书" />
  <meta name="generator" content="bookdown 0.24 and GitBook 2.6.7" />

  <meta property="og:title" content="第 8 章 工具和框架篇 | R2ML" />
  <meta property="og:type" content="book" />
  
  
  <meta property="og:description" content="机器学习百科全书" />
  <meta name="github-repo" content="tjxj/bookdown-r2ml" />

  <meta name="twitter:card" content="summary" />
  <meta name="twitter:title" content="第 8 章 工具和框架篇 | R2ML" />
  
  <meta name="twitter:description" content="机器学习百科全书" />
  

<meta name="author" content="By:玩机器学习的张北海" />


<meta name="date" content="2022-01-11" />

  <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1" />
  <meta name="apple-mobile-web-app-capable" content="yes" />
  <meta name="apple-mobile-web-app-status-bar-style" content="black" />
  
  
<link rel="prev" href="深度学习基础.html"/>
<link rel="next" href="开源项目推荐.html"/>
<script src="libs/jquery/jquery-3.6.0.min.js"></script>
<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/fuse.js@6.4.6/dist/fuse.min.js"></script>
<link href="libs/gitbook/css/style.css" rel="stylesheet" />
<link href="libs/gitbook/css/plugin-table.css" rel="stylesheet" />
<link href="libs/gitbook/css/plugin-bookdown.css" rel="stylesheet" />
<link href="libs/gitbook/css/plugin-highlight.css" rel="stylesheet" />
<link href="libs/gitbook/css/plugin-search.css" rel="stylesheet" />
<link href="libs/gitbook/css/plugin-fontsettings.css" rel="stylesheet" />
<link href="libs/gitbook/css/plugin-clipboard.css" rel="stylesheet" />








<link href="libs/anchor-sections/anchor-sections.css" rel="stylesheet" />
<script src="libs/anchor-sections/anchor-sections.js"></script>




<link rel="stylesheet" href="css/style.css" type="text/css" />
</head>

<body>



  <div class="book without-animation with-summary font-size-2 font-family-1" data-basepath=".">

    <div class="book-summary">
      <nav role="navigation">

<ul class="summary">
<li><a href="./">Road to Machine Learning</a></li>

<li class="divider"></li>
<li class="chapter" data-level="1" data-path="index.html"><a href="index.html"><i class="fa fa-check"></i><b>1</b> 机器学习入门指南（极简版）</a><ul>
<li class="chapter" data-level="1.1" data-path="index.html"><a href="index.html#python"><i class="fa fa-check"></i><b>1.1</b> Python</a><ul>
<li class="chapter" data-level="1.1.1" data-path="index.html"><a href="index.html#python书"><i class="fa fa-check"></i><b>1.1.1</b> Python——书</a></li>
<li class="chapter" data-level="1.1.2" data-path="index.html"><a href="index.html#python教程"><i class="fa fa-check"></i><b>1.1.2</b> Python——教程</a></li>
<li class="chapter" data-level="1.1.3" data-path="index.html"><a href="index.html#python视频"><i class="fa fa-check"></i><b>1.1.3</b> Python——视频</a></li>
</ul></li>
<li class="chapter" data-level="1.2" data-path="index.html"><a href="index.html#机器学习"><i class="fa fa-check"></i><b>1.2</b> 机器学习</a><ul>
<li class="chapter" data-level="1.2.1" data-path="index.html"><a href="index.html#机器学习书"><i class="fa fa-check"></i><b>1.2.1</b> 机器学习——书</a></li>
<li class="chapter" data-level="1.2.2" data-path="index.html"><a href="index.html#机器学习教程"><i class="fa fa-check"></i><b>1.2.2</b> 机器学习——教程</a></li>
<li class="chapter" data-level="1.2.3" data-path="index.html"><a href="index.html#机器学习视频"><i class="fa fa-check"></i><b>1.2.3</b> 机器学习——视频</a></li>
<li class="chapter" data-level="1.2.4" data-path="index.html"><a href="index.html#机器学习数学基础"><i class="fa fa-check"></i><b>1.2.4</b> 机器学习——数学基础</a></li>
</ul></li>
<li class="chapter" data-level="1.3" data-path="index.html"><a href="index.html#一些经验和建议"><i class="fa fa-check"></i><b>1.3</b> 一些经验和建议</a></li>
</ul></li>
<li class="chapter" data-level="2" data-path="python基础.html"><a href="python基础.html"><i class="fa fa-check"></i><b>2</b> Python基础</a><ul>
<li class="chapter" data-level="2.1" data-path="python基础.html"><a href="python基础.html#python-1"><i class="fa fa-check"></i><b>2.1</b> Python</a><ul>
<li class="chapter" data-level="2.1.1" data-path="python基础.html"><a href="python基础.html#python学习教程"><i class="fa fa-check"></i><b>2.1.1</b> Python学习教程</a></li>
<li class="chapter" data-level="2.1.2" data-path="python基础.html"><a href="python基础.html#python学习方法"><i class="fa fa-check"></i><b>2.1.2</b> Python学习方法</a></li>
<li class="chapter" data-level="2.1.3" data-path="python基础.html"><a href="python基础.html#python基础系列"><i class="fa fa-check"></i><b>2.1.3</b> Python基础系列</a></li>
<li class="chapter" data-level="2.1.4" data-path="python基础.html"><a href="python基础.html#python库"><i class="fa fa-check"></i><b>2.1.4</b> Python库</a></li>
</ul></li>
<li class="chapter" data-level="2.2" data-path="python基础.html"><a href="python基础.html#numpy"><i class="fa fa-check"></i><b>2.2</b> Numpy</a></li>
<li class="chapter" data-level="2.3" data-path="python基础.html"><a href="python基础.html#pandas"><i class="fa fa-check"></i><b>2.3</b> Pandas</a></li>
<li class="chapter" data-level="2.4" data-path="python基础.html"><a href="python基础.html#matplotlib"><i class="fa fa-check"></i><b>2.4</b> Matplotlib</a></li>
<li class="chapter" data-level="2.5" data-path="python基础.html"><a href="python基础.html#python数据可视化"><i class="fa fa-check"></i><b>2.5</b> Python数据可视化</a></li>
<li class="chapter" data-level="2.6" data-path="python基础.html"><a href="python基础.html#环境和ide"><i class="fa fa-check"></i><b>2.6</b> 环境和IDE</a><ul>
<li class="chapter" data-level="2.6.1" data-path="python基础.html"><a href="python基础.html#如何选择ide"><i class="fa fa-check"></i><b>2.6.1</b> 如何选择IDE</a></li>
<li class="chapter" data-level="2.6.2" data-path="python基础.html"><a href="python基础.html#pycharm"><i class="fa fa-check"></i><b>2.6.2</b> PyCharm</a></li>
<li class="chapter" data-level="2.6.3" data-path="python基础.html"><a href="python基础.html#vscode"><i class="fa fa-check"></i><b>2.6.3</b> VSCode</a></li>
<li class="chapter" data-level="2.6.4" data-path="python基础.html"><a href="python基础.html#spyderjupyter"><i class="fa fa-check"></i><b>2.6.4</b> Spyder&amp;Jupyter</a></li>
</ul></li>
<li class="chapter" data-level="2.7" data-path="python基础.html"><a href="python基础.html#如何阅读-python-开源项目代码"><i class="fa fa-check"></i><b>2.7</b> 如何阅读 Python 开源项目代码?</a></li>
<li class="chapter" data-level="2.8" data-path="python基础.html"><a href="python基础.html#其他待分类"><i class="fa fa-check"></i><b>2.8</b> 其他（待分类）</a></li>
</ul></li>
<li class="chapter" data-level="3" data-path="数学基础.html"><a href="数学基础.html"><i class="fa fa-check"></i><b>3</b> 数学基础</a><ul>
<li class="chapter" data-level="3.1" data-path="数学基础.html"><a href="数学基础.html#数学学习误区"><i class="fa fa-check"></i><b>3.1</b> 数学学习误区</a></li>
<li class="chapter" data-level="3.2" data-path="数学基础.html"><a href="数学基础.html#机器学习与数学"><i class="fa fa-check"></i><b>3.2</b> 机器学习与数学</a></li>
<li class="chapter" data-level="3.3" data-path="数学基础.html"><a href="数学基础.html#统计学"><i class="fa fa-check"></i><b>3.3</b> 统计学</a></li>
<li class="chapter" data-level="3.4" data-path="数学基础.html"><a href="数学基础.html#概率论"><i class="fa fa-check"></i><b>3.4</b> 概率论</a></li>
<li class="chapter" data-level="3.5" data-path="数学基础.html"><a href="数学基础.html#微积分"><i class="fa fa-check"></i><b>3.5</b> 微积分</a></li>
<li class="chapter" data-level="3.6" data-path="数学基础.html"><a href="数学基础.html#线性代数"><i class="fa fa-check"></i><b>3.6</b> 线性代数</a></li>
<li class="chapter" data-level="3.7" data-path="数学基础.html"><a href="数学基础.html#优化"><i class="fa fa-check"></i><b>3.7</b> 优化</a></li>
</ul></li>
<li class="chapter" data-level="4" data-path="机器学习基础.html"><a href="机器学习基础.html"><i class="fa fa-check"></i><b>4</b> 机器学习基础</a><ul>
<li class="chapter" data-level="4.1" data-path="机器学习基础.html"><a href="机器学习基础.html#机器学习总览"><i class="fa fa-check"></i><b>4.1</b> 机器学习总览</a></li>
<li class="chapter" data-level="4.2" data-path="机器学习基础.html"><a href="机器学习基础.html#机器学习的局限"><i class="fa fa-check"></i><b>4.2</b> 机器学习的局限</a></li>
<li class="chapter" data-level="4.3" data-path="机器学习基础.html"><a href="机器学习基础.html#数据清理和格式化"><i class="fa fa-check"></i><b>4.3</b> 数据清理和格式化</a></li>
<li class="chapter" data-level="4.4" data-path="机器学习基础.html"><a href="机器学习基础.html#探索性数据分析"><i class="fa fa-check"></i><b>4.4</b> 探索性数据分析</a></li>
<li class="chapter" data-level="4.5" data-path="机器学习基础.html"><a href="机器学习基础.html#特征工程和特征选择"><i class="fa fa-check"></i><b>4.5</b> 特征工程和特征选择</a></li>
<li class="chapter" data-level="4.6" data-path="机器学习基础.html"><a href="机器学习基础.html#性能指标"><i class="fa fa-check"></i><b>4.6</b> 性能指标</a></li>
<li class="chapter" data-level="4.7" data-path="机器学习基础.html"><a href="机器学习基础.html#优化方法"><i class="fa fa-check"></i><b>4.7</b> 优化方法</a></li>
<li class="chapter" data-level="4.8" data-path="机器学习基础.html"><a href="机器学习基础.html#超参数调整"><i class="fa fa-check"></i><b>4.8</b> 超参数调整</a></li>
<li class="chapter" data-level="4.9" data-path="机器学习基础.html"><a href="机器学习基础.html#评估最佳模型"><i class="fa fa-check"></i><b>4.9</b> 评估最佳模型</a></li>
<li class="chapter" data-level="4.10" data-path="机器学习基础.html"><a href="机器学习基础.html#机器学习资源推荐"><i class="fa fa-check"></i><b>4.10</b> 机器学习资源推荐</a></li>
<li class="chapter" data-level="4.11" data-path="机器学习基础.html"><a href="机器学习基础.html#面试竞赛经验"><i class="fa fa-check"></i><b>4.11</b> 面试&amp;竞赛经验</a></li>
<li class="chapter" data-level="4.12" data-path="机器学习基础.html"><a href="机器学习基础.html#机器学习的书怎么读"><i class="fa fa-check"></i><b>4.12</b> 机器学习的书怎么读？</a><ul>
<li class="chapter" data-level="4.12.1" data-path="机器学习基础.html"><a href="机器学习基础.html#统计学习方法"><i class="fa fa-check"></i><b>4.12.1</b> 统计学习方法</a></li>
<li class="chapter" data-level="4.12.2" data-path="机器学习基础.html"><a href="机器学习基础.html#西瓜书"><i class="fa fa-check"></i><b>4.12.2</b> 西瓜书</a></li>
</ul></li>
<li class="chapter" data-level="4.13" data-path="机器学习基础.html"><a href="机器学习基础.html#机器学习工具"><i class="fa fa-check"></i><b>4.13</b> 机器学习工具</a></li>
<li class="chapter" data-level="4.14" data-path="机器学习基础.html"><a href="机器学习基础.html#其他"><i class="fa fa-check"></i><b>4.14</b> 其他</a></li>
</ul></li>
<li class="chapter" data-level="5" data-path="机器学习模型.html"><a href="机器学习模型.html"><i class="fa fa-check"></i><b>5</b> 机器学习模型</a><ul>
<li class="chapter" data-level="5.1" data-path="机器学习模型.html"><a href="机器学习模型.html#掌握机器学习算法的三重境界"><i class="fa fa-check"></i><b>5.1</b> 掌握机器学习算法的三重境界</a></li>
<li class="chapter" data-level="5.2" data-path="机器学习模型.html"><a href="机器学习模型.html#天搞定机器学习系统连载中"><i class="fa fa-check"></i><b>5.2</b> 100天搞定机器学习系统（连载中）</a></li>
<li class="chapter" data-level="5.3" data-path="机器学习模型.html"><a href="机器学习模型.html#回归"><i class="fa fa-check"></i><b>5.3</b> 回归</a></li>
<li class="chapter" data-level="5.4" data-path="机器学习模型.html"><a href="机器学习模型.html#逻辑回归"><i class="fa fa-check"></i><b>5.4</b> 逻辑回归</a></li>
<li class="chapter" data-level="5.5" data-path="机器学习模型.html"><a href="机器学习模型.html#决策树"><i class="fa fa-check"></i><b>5.5</b> 决策树</a></li>
<li class="chapter" data-level="5.6" data-path="机器学习模型.html"><a href="机器学习模型.html#主成分分析"><i class="fa fa-check"></i><b>5.6</b> 主成分分析</a></li>
<li class="chapter" data-level="5.7" data-path="机器学习模型.html"><a href="机器学习模型.html#随机森林"><i class="fa fa-check"></i><b>5.7</b> 随机森林</a></li>
<li class="chapter" data-level="5.8" data-path="机器学习模型.html"><a href="机器学习模型.html#xgboost"><i class="fa fa-check"></i><b>5.8</b> XGBoost</a></li>
<li class="chapter" data-level="5.9" data-path="机器学习模型.html"><a href="机器学习模型.html#聚类"><i class="fa fa-check"></i><b>5.9</b> 聚类</a></li>
<li class="chapter" data-level="5.10" data-path="机器学习模型.html"><a href="机器学习模型.html#贝叶斯"><i class="fa fa-check"></i><b>5.10</b> 贝叶斯</a></li>
<li class="chapter" data-level="5.11" data-path="机器学习模型.html"><a href="机器学习模型.html#svm"><i class="fa fa-check"></i><b>5.11</b> SVM</a></li>
<li class="chapter" data-level="5.12" data-path="机器学习模型.html"><a href="机器学习模型.html#降维"><i class="fa fa-check"></i><b>5.12</b> 降维</a></li>
<li class="chapter" data-level="5.13" data-path="机器学习模型.html"><a href="机器学习模型.html#其他-1"><i class="fa fa-check"></i><b>5.13</b> 其他</a></li>
<li class="chapter" data-level="5.14" data-path="机器学习模型.html"><a href="机器学习模型.html#学习方法"><i class="fa fa-check"></i><b>5.14</b> 学习方法</a></li>
</ul></li>
<li class="chapter" data-level="6" data-path="机器学习项目实战.html"><a href="机器学习项目实战.html"><i class="fa fa-check"></i><b>6</b> 机器学习项目实战</a><ul>
<li class="chapter" data-level="6.1" data-path="机器学习项目实战.html"><a href="机器学习项目实战.html#数据分析篇"><i class="fa fa-check"></i><b>6.1</b> 数据分析篇</a></li>
<li class="chapter" data-level="6.2" data-path="机器学习项目实战.html"><a href="机器学习项目实战.html#机器学习篇"><i class="fa fa-check"></i><b>6.2</b> 机器学习篇</a></li>
<li class="chapter" data-level="6.3" data-path="机器学习项目实战.html"><a href="机器学习项目实战.html#深度学习"><i class="fa fa-check"></i><b>6.3</b> 深度学习</a></li>
<li class="chapter" data-level="6.4" data-path="机器学习项目实战.html"><a href="机器学习项目实战.html#其他-2"><i class="fa fa-check"></i><b>6.4</b> 其他</a></li>
</ul></li>
<li class="chapter" data-level="7" data-path="深度学习基础.html"><a href="深度学习基础.html"><i class="fa fa-check"></i><b>7</b> 深度学习基础</a><ul>
<li class="chapter" data-level="7.1" data-path="深度学习基础.html"><a href="深度学习基础.html#入门教程"><i class="fa fa-check"></i><b>7.1</b> 入门教程</a></li>
<li class="chapter" data-level="7.2" data-path="深度学习基础.html"><a href="深度学习基础.html#神经网络"><i class="fa fa-check"></i><b>7.2</b> 神经网络</a></li>
<li class="chapter" data-level="7.3" data-path="深度学习基础.html"><a href="深度学习基础.html#深度学习-1"><i class="fa fa-check"></i><b>7.3</b> 深度学习</a></li>
<li class="chapter" data-level="7.4" data-path="深度学习基础.html"><a href="深度学习基础.html#资源推荐"><i class="fa fa-check"></i><b>7.4</b> 资源推荐</a></li>
<li class="chapter" data-level="7.5" data-path="深度学习基础.html"><a href="深度学习基础.html#其他-3"><i class="fa fa-check"></i><b>7.5</b> 其他</a></li>
</ul></li>
<li class="chapter" data-level="8" data-path="工具和框架篇.html"><a href="工具和框架篇.html"><i class="fa fa-check"></i><b>8</b> 工具和框架篇</a><ul>
<li class="chapter" data-level="8.1" data-path="工具和框架篇.html"><a href="工具和框架篇.html#常见框架"><i class="fa fa-check"></i><b>8.1</b> 常见框架</a></li>
<li class="chapter" data-level="8.2" data-path="工具和框架篇.html"><a href="工具和框架篇.html#sklearn"><i class="fa fa-check"></i><b>8.2</b> sklearn</a><ul>
<li class="chapter" data-level="8.2.1" data-path="工具和框架篇.html"><a href="工具和框架篇.html#如何正确地实用sklearn"><i class="fa fa-check"></i><b>8.2.1</b> 如何正确地实用sklearn</a></li>
<li class="chapter" data-level="8.2.2" data-path="工具和框架篇.html"><a href="工具和框架篇.html#sklearn入门及技巧篇"><i class="fa fa-check"></i><b>8.2.2</b> sklearn入门及技巧篇</a></li>
</ul></li>
<li class="chapter" data-level="8.3" data-path="工具和框架篇.html"><a href="工具和框架篇.html#tensorflow-vs-pytorch"><i class="fa fa-check"></i><b>8.3</b> TensorFlow VS PyTorch</a><ul>
<li class="chapter" data-level="8.3.1" data-path="工具和框架篇.html"><a href="工具和框架篇.html#安装问题"><i class="fa fa-check"></i><b>8.3.1</b> 安装问题</a></li>
</ul></li>
<li class="chapter" data-level="8.4" data-path="工具和框架篇.html"><a href="工具和框架篇.html#tensorflow"><i class="fa fa-check"></i><b>8.4</b> Tensorflow</a></li>
<li class="chapter" data-level="8.5" data-path="工具和框架篇.html"><a href="工具和框架篇.html#pytorch"><i class="fa fa-check"></i><b>8.5</b> Pytorch</a><ul>
<li class="chapter" data-level="8.5.1" data-path="工具和框架篇.html"><a href="工具和框架篇.html#pytorch教程"><i class="fa fa-check"></i><b>8.5.1</b> Pytorch教程</a></li>
<li class="chapter" data-level="8.5.2" data-path="工具和框架篇.html"><a href="工具和框架篇.html#pytorch安装与使用"><i class="fa fa-check"></i><b>8.5.2</b> Pytorch安装与使用</a></li>
</ul></li>
<li class="chapter" data-level="8.6" data-path="工具和框架篇.html"><a href="工具和框架篇.html#其他-4"><i class="fa fa-check"></i><b>8.6</b> 其他</a></li>
</ul></li>
<li class="chapter" data-level="9" data-path="开源项目推荐.html"><a href="开源项目推荐.html"><i class="fa fa-check"></i><b>9</b> 开源项目推荐</a></li>
<li class="chapter" data-level="10" data-path="免费资料下载.html"><a href="免费资料下载.html"><i class="fa fa-check"></i><b>10</b> 免费资料下载</a><ul>
<li class="chapter" data-level="10.1" data-path="免费资料下载.html"><a href="免费资料下载.html#python-2"><i class="fa fa-check"></i><b>10.1</b> Python</a></li>
<li class="chapter" data-level="10.2" data-path="免费资料下载.html"><a href="免费资料下载.html#机器学习-1"><i class="fa fa-check"></i><b>10.2</b> 机器学习</a></li>
<li class="chapter" data-level="10.3" data-path="免费资料下载.html"><a href="免费资料下载.html#深度学习-2"><i class="fa fa-check"></i><b>10.3</b> 深度学习</a></li>
<li class="chapter" data-level="10.4" data-path="免费资料下载.html"><a href="免费资料下载.html#其他-5"><i class="fa fa-check"></i><b>10.4</b> 其他</a></li>
<li class="chapter" data-level="10.5" data-path="免费资料下载.html"><a href="免费资料下载.html#数据集"><i class="fa fa-check"></i><b>10.5</b> 数据集</a></li>
<li class="chapter" data-level="10.6" data-path="免费资料下载.html"><a href="免费资料下载.html#r"><i class="fa fa-check"></i><b>10.6</b> R</a></li>
</ul></li>
<li class="chapter" data-level="11" data-path="机器学习论文.html"><a href="机器学习论文.html"><i class="fa fa-check"></i><b>11</b> 机器学习论文</a><ul>
<li class="chapter" data-level="11.1" data-path="机器学习论文.html"><a href="机器学习论文.html#如何高效读论文"><i class="fa fa-check"></i><b>11.1</b> 如何高效读论文？</a></li>
<li class="chapter" data-level="11.2" data-path="机器学习论文.html"><a href="机器学习论文.html#机器学习ai必读论文"><i class="fa fa-check"></i><b>11.2</b> 机器学习、AI必读论文</a></li>
<li class="chapter" data-level="11.3" data-path="机器学习论文.html"><a href="机器学习论文.html#深度学习必读论文"><i class="fa fa-check"></i><b>11.3</b> 深度学习必读论文</a></li>
</ul></li>
<li class="chapter" data-level="12" data-path="杂谈.html"><a href="杂谈.html"><i class="fa fa-check"></i><b>12</b> 杂谈</a><ul>
<li class="chapter" data-level="12.1" data-path="杂谈.html"><a href="杂谈.html#数学的故事"><i class="fa fa-check"></i><b>12.1</b> 数学的故事</a></li>
<li class="chapter" data-level="12.2" data-path="杂谈.html"><a href="杂谈.html#统计学-1"><i class="fa fa-check"></i><b>12.2</b> 统计学</a></li>
<li class="chapter" data-level="12.3" data-path="杂谈.html"><a href="杂谈.html#大厂技术观察"><i class="fa fa-check"></i><b>12.3</b> 大厂技术观察</a></li>
<li class="chapter" data-level="12.4" data-path="杂谈.html"><a href="杂谈.html#程序人生"><i class="fa fa-check"></i><b>12.4</b> 程序人生</a></li>
<li class="chapter" data-level="12.5" data-path="杂谈.html"><a href="杂谈.html#效率工具"><i class="fa fa-check"></i><b>12.5</b> 效率工具</a></li>
<li class="chapter" data-level="12.6" data-path="杂谈.html"><a href="杂谈.html#其他-6"><i class="fa fa-check"></i><b>12.6</b> 其他</a></li>
</ul></li>
<li class="chapter" data-level="13" data-path="联系作者.html"><a href="联系作者.html"><i class="fa fa-check"></i><b>13</b> 联系作者</a></li>
<li class="divider"></li>
<li><a href="https://bookdown.org" target="blank">本书由 bookdown 强力驱动</a></li>

</ul>

      </nav>
    </div>

    <div class="book-body">
      <div class="body-inner">
        <div class="book-header" role="navigation">
          <h1>
            <i class="fa fa-circle-o-notch fa-spin"></i><a href="./">R2ML</a>
          </h1>
        </div>

        <div class="page-wrapper" tabindex="-1" role="main">
          <div class="page-inner">

            <section class="normal" id="section-">
<div id="工具和框架篇" class="section level1">
<h1><span class="header-section-number">第 8 章</span> 工具和框架篇</h1>
<div id="常见框架" class="section level2">
<h2><span class="header-section-number">8.1</span> 常见框架</h2>
<p><strong>一、SciKit-learn</strong></p>
<p>scikit-learn 是一种强大的基于 Python 语言的机器学习算法库（<a href="https://scikit-learn.org/stable/" class="uri">https://scikit-learn.org/stable/</a>）。其中，包含了算法预处理，模型参数择优，回归与分类等算法，官方文档包含了每一种算法的例子，代码简洁优美，可视化了每一种算法结果，即能学习 python，也是帮助开发者更好理解机器学习算法的便利工具。</p>
<p>尤其在监督学习部分，Scikit-learn 提供了广义线性模型、支持向量机、最近邻算法、高斯过程、朴素贝叶斯、决策树和集成方法等算法教程，同时还介绍了特征选择、随即梯度下降算法、线性与二次判别分析等在监督学习中非常重要的概念；而在半监督学习中的标签传播算法和无监督学习中的聚类与降维算法方面，也有非常多的教程。</p>
<p>GitHub 地址：</p>
<p><a href="https://github.com/scikit-learn/scikit-learn" class="uri">https://github.com/scikit-learn/scikit-learn</a></p>
<p><strong>二、TensorFlow</strong></p>
<p>TensorFlow 是用于机器学习的端到端开源平台（<a href="https://tensorflow.org" class="uri">https://tensorflow.org</a>），也是 2019 年度 GitHub 上最受欢迎的项目。</p>
<p>它具有工具、库、社区资源全面且灵活的生态系统，提供稳定的 Python 和 C ++ API，以及其他语言的非保证向后兼容 API；能够帮助开发者们在 ML 领域的研究与发展，并使开发人员轻松构建和部署 ML 支持的应用程序。</p>
<p>GitHub 地址：</p>
<p><a href="https://github.com/tensorflow/tensorflow" class="uri">https://github.com/tensorflow/tensorflow</a></p>
<p><strong>三、PyTorch</strong></p>
<p>作为 TensorFlow 强有力竞争对手的 PyTorch，也是目前较为主流的深度学习工具之一。</p>
<p>PyTorch 是一个开源的机器学习框架，提供了两个高级功能，包括：具有强有力的 GPU 加速度的张量计算（如 NumPy），以及基于磁带自动调整系统构建的深度神经网络；可加快从研究原型到生产部署的过程。</p>
<p>此前，OpenAI 官方宣布了「全面转向 PyTorch」的消息，计划将自家平台的所有框架统一为 PyTorch，也进一步体现了 PyTorch 在深度学习方面的潜力。</p>
<p>GitHub 地址：</p>
<p><a href="https://github.com/pytorch/pytorch" class="uri">https://github.com/pytorch/pytorch</a></p>
<p><strong>四、MXNET</strong></p>
<p>MXNet 是一个功能齐全，可编程和可扩展的深入学习框架，支持最先进的深入学习模式（<a href="https://mxnet.apache.org/" class="uri">https://mxnet.apache.org/</a>）。</p>
<p>MXNet 提供了混合编程模型（命令式和声明式）和大量编程语言的代码（包括 Python、C++、R、Scala、Julia、Matlab 和 JavaScript）的能力，是一个易安装易上手的开源深度学习工具，它提供了一个 python 接口 gluon，能够让开发者迅速搭建起神经网络，并进行高效训练。</p>
<p>GitHub 地址：</p>
<p><a href="https://github.com/apache/incubator-mxnet" class="uri">https://github.com/apache/incubator-mxnet</a></p>
<p><strong>五、BERT</strong></p>
<p>BERT 是一个基于双向 Transformer 的大规模预训练语言模型，用于对大量未标记的文本数据进行预训练，以学习一种语言表示形式，这种语言表示形式可用于对特定机器学习任务进行微调。</p>
<p>BERT 被称为是 NLP 领域中里程碑的进展；目前，BERT 也是 NLP 深度学习中的重要组成部分，很多之后的自然语言处理模型都是在此基础上优化与改进而得。</p>
<p>GitHub 地址：</p>
<p><a href="https://github.com/google-research/bert" class="uri">https://github.com/google-research/bert</a></p>
<p><strong>六、Transformers</strong></p>
<p>Transformers 是神经机器翻译中使用的一种神经网络，它主要涉及将输入序列转换为输出序列的任务，这些任务包括语音识别和文本转换语音。</p>
<p>这类任务需要「记忆」，下一个句子必须与前一个句的上下文相关联（这是相当关键的），以免丢失重要的信息。通过将 attention 应用到正在使用的单词上，则可以解决当句子太长的时，RNN 或 CNN 无法跟踪上下文和内容的问题。</p>
<p>GitHub 地址：</p>
<p><a href="https://github.com/huggingface/transformers" class="uri">https://github.com/huggingface/transformers</a></p>
<p><strong>七、Spark MLlib</strong></p>
<p>Spark 是一个开源集群运算框架，也是现在大数据领域热门开源软件之一（<a href="https://spark.apache.org/mllib/" class="uri">https://spark.apache.org/mllib/</a>）。</p>
<p>由于 Spark 使用了内存内运算技术，它在内存上的运算速度比 Hadoop MapReduce 的运算速度快上 100 倍；这也使得 Spark MLlib 分布式计算框架运行非常高效、快速。它可以实现大部分机器学习，如：聚类、分类、回归等算法，并允许将数据加载至集群内存，多次对其进行查询，所以非常适合用于机器学习算法。</p>
<p>GitHub 地址：</p>
<p><a href="https://github.com/apache/spark" class="uri">https://github.com/apache/spark</a></p>
</div>
<div id="sklearn" class="section level2">
<h2><span class="header-section-number">8.2</span> sklearn</h2>
<div id="如何正确地实用sklearn" class="section level3">
<h3><span class="header-section-number">8.2.1</span> 如何正确地实用sklearn</h3>
<p><img src="files/sklearn.png" ></p>
<p>By Andreas Muller–Scikit learn 的核心开发人员，书籍《Python 机器学习入门》的作者，哥伦比亚大学数据科学研究所的科学家、讲师。</p>
<p>1.对于 Scikit 学习，每个人都可能在使用管道。如果你不使用管道，那你可能有些地方做错了。2 年前，我们引入了列转换器，它允许你处理具有连续和分类变量的数据，或者处理其他类型 One-Hot 编码器时，一切都很好。</p>
<p>2。我在机器学习中看到的一个常见错误是没有对度量标准给予足够的关注。Scikit-learn 将精度用作默认度量。但一旦你有了一个不平衡的数据，准确度是一个可怕的指标。你真的应该考虑使用其他指标。我们不会改变默认的度量标准，因为准确性被广泛使用，而且有如此清楚的解释。但是，在机器学习中，查看其他度量并为你的用例考虑是否使用它们是最常见的问题。</p>
<p>什么是管道？如果它不准确，还有什么其他指标更适合机器学习？</p>
<p>在 Scikit-learn 中，每个 ML 模型都封装在一个称为「估计器」的简单 python 类中。通常在机器学习过程中，你可能会有一个带有一系列预处理步骤的分类器。管道允许你封装所有预处理步骤、特征选择、缩放、变量编码等，以及通常在单个估计器中具有的最终监督模型。</p>
<p>所以你有一个对象来完成你所有的工作。它非常方便，能够使编写错误的代码出现的更少，因为它可以确保你正的训练集和测试集是一致的。最后，你应该使用交叉验证或网格搜索 CV。在这种情况下，重要的是所有的预处理都在交叉验证循环中进行。如果在交叉验证循环之外进行功能选择，可能会发生非常糟糕的事情。但在你的管道中，你知道一切都在交叉验证循环中。</p>
</div>
<div id="sklearn入门及技巧篇" class="section level3">
<h3><span class="header-section-number">8.2.2</span> sklearn入门及技巧篇</h3>
<p><a href="https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA4MjYwMTc5Nw==&amp;mid=2648929856&amp;idx=1&amp;sn=0a6ce240f46bea7d74f2a850625de832&amp;chksm=8794e46ab0e36d7c449579513e69fbbc957ac61eac10c6f863ed4a860debd3dca1ed0ba442c2&amp;token=2004915986&amp;lang=en_US#rd">极简Scikit-Learn入门</a></p>
<p><a href="https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA4MjYwMTc5Nw==&amp;mid=2648932840&amp;idx=2&amp;sn=5292e9cfa81e53d86c1a0d333f3d0730&amp;chksm=879413c2b0e39ad41ef1d9bd62c25e3f506c47ec1ddea3bed190b4cdd4f3a0856e09c63c5038&amp;token=2004915986&amp;lang=en_US#rd">Python数据分析之scikit-learn与数据预处理​</a></p>
<p><a href="https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA4MjYwMTc5Nw==&amp;mid=2648948066&amp;idx=1&amp;sn=7831fced56e4a8355210bf538d77c9da&amp;chksm=87942f48b0e3a65eba86449439cce1618fb57a33f5d80e9978a1d5a1bbc361c01d9fba7fce01&amp;token=281192998&amp;lang=zh_CN#rd">机器学习库 Scikit-learn 版本更新了，10个新玩法！</a></p>
</div>
</div>
<div id="tensorflow-vs-pytorch" class="section level2">
<h2><span class="header-section-number">8.3</span> TensorFlow VS PyTorch</h2>
<p><a href="https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA4MjYwMTc5Nw==&amp;mid=2648931635&amp;idx=1&amp;sn=a7fd9500f40768559163f20fe03e9700&amp;chksm=8794ef19b0e3660fc379aef1387fe0f04ee54d5bfb2e1384efcdd456c38dc55c9affb4d35350&amp;token=2004915986&amp;lang=en_US#rd">TensorFlow还是PyTorch？我建议你听我的</a></p>
<p><a href="https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA4MjYwMTc5Nw==&amp;mid=2648931837&amp;idx=2&amp;sn=4f7eeac6e3bdcecdf95d14fc7d41ca26&amp;chksm=8794efd7b0e366c1368dc67cc0f2c3dbacfdcb504ab050398d66328cb062832eef1aec9894c4&amp;token=2004915986&amp;lang=en_US#rd">PyTorch称霸学界，TensorFlow固守业界，ML框架之争将走向何方？</a></p>
<div id="安装问题" class="section level3">
<h3><span class="header-section-number">8.3.1</span> 安装问题</h3>
<p><a href="https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA4MjYwMTc5Nw==&amp;mid=2648931932&amp;idx=3&amp;sn=9654d036e8f02a2cb471a1793786b829&amp;chksm=8794ec76b0e365604dacfdad895721104142e7ee532c4905992c974462e84ac0446d501ecdf6&amp;token=2004915986&amp;lang=en_US#rd">手把手教你如何在阿里云ECS搭建Python TensorFlow Jupyter</a></p>
<p><a href="https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA4MjYwMTc5Nw==&amp;mid=2648961637&amp;idx=2&amp;sn=4f276ce64194e407ba421ceb78a13f24&amp;chksm=8794604fb0e3e9590f4461f469e81b6ba14cf29de6b1caaac06a78e62afe6983984a7aaaeace&amp;token=281192998&amp;lang=zh_CN#rd">TensorFlow 适合业界，PyTorch 适合学界？2022 了，还是这样吗？</a></p>
</div>
</div>
<div id="tensorflow" class="section level2">
<h2><span class="header-section-number">8.4</span> Tensorflow</h2>
<p>本项目是TensorFlow2.0学习笔记，主要参考官方文档，此外也添加个人许多个人使用心得体会等内容，本项目所有笔记也发布在博客园等平台，希望对你有所帮助。</p>
<p>TensorFlow2.0正式版在10月初已经发布，相比于1.X，2.0版的TensorFlow修改的不是一点半点，这些修改极大的弥补了1.X版本的反人类设计，提升了框架的整体易用性，绝对好评！</p>
<p><a href="http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA4MjYwMTc5Nw==&amp;mid=2648932700&amp;idx=1&amp;sn=ad2432360bf0c07c3a187ee76a121e80&amp;chksm=87941376b0e39a60dc557f764cd5a28c68e9fd100140525ff5e413106bf6baee29cf8110ebf7&amp;scene=21#wechat_redirect">TensorFlow2.0（一）：基本数据结构——张量</a></p>
<p><a href="http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA4MjYwMTc5Nw==&amp;mid=2648932714&amp;idx=2&amp;sn=500485be159da8635016331dbbbb5e32&amp;chksm=87941340b0e39a56e667ba54d9ef8897c41ceaa6ec8be4bacfd77a45743ee27a4db76cd8b7a1&amp;scene=21#wechat_redirect">TensorFlow2.0（二）：数学运算</a></p>
<p><a href="http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA4MjYwMTc5Nw==&amp;mid=2648932714&amp;idx=3&amp;sn=cc3952968a4ebc4dbff4f57fed9149bd&amp;chksm=87941340b0e39a565c9d441af5f86479b5b3f0d9d36c87e8c2ebd0de4746211e56e526064cad&amp;scene=21#wechat_redirect">TensorFlow2.0（三）：张量排序、最大最小值</a></p>
<p><a href="http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA4MjYwMTc5Nw==&amp;mid=2648932738&amp;idx=2&amp;sn=083546a01142c563412179f6e7fbad8a&amp;chksm=879413a8b0e39abe3d72012d078be0e1d52a0d3523fba1938f1e90218013cbce3209a3c21ea2&amp;scene=21#wechat_redirect">TensorFlow2.0（四）：填充与复制</a></p>
<p><a href="http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA4MjYwMTc5Nw==&amp;mid=2648932738&amp;idx=3&amp;sn=8b231440f84be35e77ce262b63030fe0&amp;chksm=879413a8b0e39abe3cf287c5af2502ad9c7f30faa0b9de0a8537fb98a40ff0fa7fe175105008&amp;scene=21#wechat_redirect">TensorFlow2.0（五）：张量限幅</a></p>
<p><a href="http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA4MjYwMTc5Nw==&amp;mid=2648932750&amp;idx=3&amp;sn=edbc99219682bdc21796b38d05dfd1f7&amp;chksm=879413a4b0e39ab2f8bf16d0455dd255c8f3784484268a9a8f1786358c9ed0f47debb410596f&amp;scene=21#wechat_redirect">TensorFlow2.0（六）：数据预处理中的Dataset</a></p>
<p><a href="http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA4MjYwMTc5Nw==&amp;mid=2648932755&amp;idx=3&amp;sn=c71d1643695b3137f13fd62a332e3418&amp;chksm=879413b9b0e39aaf56251cfc942fa4478739347b281cf75fa0c96bdcdd4ecdf610d555e93d0e&amp;scene=21#wechat_redirect">TensorFlow2.0（七）：激活函数</a></p>
<p><a href="http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA4MjYwMTc5Nw==&amp;mid=2648932772&amp;idx=2&amp;sn=c749c14cd2e71cb331cad24c27097622&amp;chksm=8794138eb0e39a988b3c97dd54dd1233fd052c822df90cc09dbbfc57853377204b531e8ef502&amp;scene=21#wechat_redirect">TensorFlow2.0（八）：误差计算——损失函数总结</a></p>
<p><a href="http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA4MjYwMTc5Nw==&amp;mid=2648932813&amp;idx=2&amp;sn=c78d4eb7d30e1a237b934a3ed826d409&amp;chksm=879413e7b0e39af1c82a83d2fc1d355502946f612de9cc57dff98c6cd381b2ec53c3435134b4&amp;scene=21#wechat_redirect">TensorFlow2.0（9）：TensorBoard可视化</a></p>
<p><a href="http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA4MjYwMTc5Nw==&amp;mid=2648932823&amp;idx=2&amp;sn=b86c4dbefc3aacd4b2c15b749b6c5a79&amp;chksm=879413fdb0e39aebaecefd0718cd98b5cd34e706ee1f339058b083caa895b1d35f47d2cdba5c&amp;scene=21#wechat_redirect">TensorFlow2.0（10）：加载自定义图片数据集到Dataset</a></p>
<p><a href="http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA4MjYwMTc5Nw==&amp;mid=2648932848&amp;idx=2&amp;sn=a92dd399747c00212eebe12e2eafb0b1&amp;chksm=879413dab0e39acce0d6fe0a1354fbbcc8d35036c8445cd74dcd2db476d44313192b11752e1b&amp;scene=21#wechat_redirect">TensorFlow2.0（11）：tf.keras建模三部曲</a></p>
<p><a href="http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA4MjYwMTc5Nw==&amp;mid=2648932848&amp;idx=2&amp;sn=a92dd399747c00212eebe12e2eafb0b1&amp;chksm=879413dab0e39acce0d6fe0a1354fbbcc8d35036c8445cd74dcd2db476d44313192b11752e1b&amp;scene=21#wechat_redirect">TensorFlow2.0（12）：模型保存与序列化</a></p>
<p><a href="https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA4MjYwMTc5Nw==&amp;mid=2648945185&amp;idx=3&amp;sn=35dbd1031143ebff86c87b79516b902f&amp;chksm=8794200bb0e3a91dbed17ba80ada1919b97ecd47a23e4423886f4c6fe09568bf2b130d9c7056&amp;token=281192998&amp;lang=zh_CN#rd">TensorFlow 2.4 来了：新功能解读</a></p>
<p><a href="https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA4MjYwMTc5Nw==&amp;mid=2648942160&amp;idx=1&amp;sn=b3c04f6501be324e442725a51a8cd144&amp;chksm=8794347ab0e3bd6c244874f7f16f6f7b1c219cd0181886b213f68caee94e6856c4d3abaa81e7&amp;token=281192998&amp;lang=zh_CN#rd">Tensorflow的妙用​</a></p>
</div>
<div id="pytorch" class="section level2">
<h2><span class="header-section-number">8.5</span> Pytorch</h2>
<div id="pytorch教程" class="section level3">
<h3><span class="header-section-number">8.5.1</span> Pytorch教程</h3>
<p>这是由 Stéphane d’Ascoli, Andrei Bursuc和Timothée Lacroix一起带来的“利用 PyTorch 进行深度学习的实践之旅”课程。<br />
这个教程的优点有这么几个：</p>
<ul>
<li><p>PPT讲解和实践教程穿插，好懂；</p></li>
<li><p>实践教程都是Github项目，数据、代码一应俱全；</p></li>
<li><p>教程特别详细，代码基础差也可以上手。</p></li>
</ul>
<p>课程网址:<br />
<a href="http://www.dataflowr.com" class="uri">http://www.dataflowr.com</a></p>
<p>GitHub链接:<br />
<a href="https://github.com/mlelarge/dataflowr" class="uri">https://github.com/mlelarge/dataflowr</a></p>
</div>
<div id="pytorch安装与使用" class="section level3">
<h3><span class="header-section-number">8.5.2</span> Pytorch安装与使用</h3>
<p><a href="https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA4MjYwMTc5Nw==&amp;mid=2648931156&amp;idx=3&amp;sn=2eaff48b1c3e08fc8c2498597ec74fda&amp;chksm=8794e97eb0e36068d1446e7ea6207080c7fede6dc43f5f960188f5d4e0faf10a6e5030916630&amp;token=2004915986&amp;lang=en_US#rd">PyTorch在Windows下的安装</a></p>
<p><a href="https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA4MjYwMTc5Nw==&amp;mid=2648932558&amp;idx=2&amp;sn=da12a1cbb5954dacef6c211b10d97d72&amp;chksm=879412e4b0e39bf217a1ae05c5bb4fe64de38d3ddac89fb23784db4fc2e1a39bd1acf2276165&amp;token=2004915986&amp;lang=en_US#rd">不能更详细的PyTorch环境安装与配置</a></p>
<p><a href="https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA4MjYwMTc5Nw==&amp;mid=2648931942&amp;idx=3&amp;sn=b979ab56ef8e1e2ea8e49c9cb8de7913&amp;chksm=8794ec4cb0e3655a200c3448c963dd260c7988107d6f5774c88a56c849cda6a6a9026a4175e1&amp;token=2004915986&amp;lang=en_US#rd">17种深度强化学习算法用Pytorch实现（附链接）</a></p>
<p><a href="https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA4MjYwMTc5Nw==&amp;mid=2648960956&amp;idx=2&amp;sn=f1f3b6dedfdda6c61be88ada62e94704&amp;chksm=87947d96b0e3f48051af738c5779029ca79c6ba3e168e1bc249fac5795328fb858aa0596c29b&amp;token=281192998&amp;lang=zh_CN#rd">保姆级教程，用PyTorch构建第一个神经网络</a></p>
</div>
</div>
<div id="其他-4" class="section level2">
<h2><span class="header-section-number">8.6</span> 其他</h2>
<p><a href="https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA4MjYwMTc5Nw==&amp;mid=2648932352&amp;idx=1&amp;sn=3beca9c88f74f1680dd6af03c8e88e87&amp;chksm=8794122ab0e39b3cae57da2ce0c1ece33dd2c262740ea33f14ca82b238f68cc57e60041fc6cd&amp;token=2004915986&amp;lang=en_US#rd">科技公司最爱的50款开源工具，你都用过吗？</a></p>
<p><a href="https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA4MjYwMTc5Nw==&amp;mid=2648931701&amp;idx=1&amp;sn=bf2944fa14089af54caec758f5ac8f17&amp;chksm=8794ef5fb0e3664969832fffd82b93fc376bdd3522d5d4e34804fc2a68681cf27ad744342b97&amp;token=2004915986&amp;lang=en_US#rd">Excel表格中最经典的36个小技巧，全在这儿了</a></p>
<p><a href="https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA4MjYwMTc5Nw==&amp;mid=2648931690&amp;idx=2&amp;sn=d35c9677922e69fbcd5b1cf08ad78b7e&amp;chksm=8794ef40b0e3665611d9db96a8172a52cfd7f7ea58a05ed39695e50661b598f62b58dfc70643&amp;token=2004915986&amp;lang=en_US#rd">一千行MySQL命令</a></p>
<p><a href="https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA4MjYwMTc5Nw==&amp;mid=2648931104&amp;idx=1&amp;sn=8ac60bf2e3ffb587aed18bd158195c80&amp;chksm=8794e90ab0e3601c2a1fb5137853d5fe8ac51785ae9be3edd9e85af6339ce52df23f402fee06&amp;token=2004915986&amp;lang=en_US#rd">用手机玩转BP神经网络</a></p>
<p><a href="https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA4MjYwMTc5Nw==&amp;mid=2648931342&amp;idx=1&amp;sn=59d99712fce56f91ad830b8be1192fcf&amp;chksm=8794ee24b0e36732fbe91324accf19771f2cd26621a968661c99ad5929b1e1e2cefbe72a9e40&amp;token=2004915986&amp;lang=en_US#rd">这个神级编辑器给 Excel 加上了 Python 功能！</a></p>
<p><a href="https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA4MjYwMTc5Nw==&amp;mid=2648931676&amp;idx=1&amp;sn=2aa0b0d6f99a53a003f066875d20c224&amp;chksm=8794ef76b0e36660aea3427d5212cbf4a78d5e6e1165cf2d5cd78f1e630069695e057c1cde94&amp;token=2004915986&amp;lang=en_US#rd">强烈安利这款功能强悍的机器学习可视化工具</a></p>
<p><a href="https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA4MjYwMTc5Nw==&amp;mid=2648931837&amp;idx=1&amp;sn=dc8a6f1c3babd67723ca9edc8fe5bba5&amp;chksm=8794efd7b0e366c1b83441d2f27164f38fdffe1f23109a9a6a284bd8a5f55d0b59adfb4cb588&amp;token=2004915986&amp;lang=en_US#rd">Python新工具：用三行代码提取PDF表格数据</a></p>
<p><a href="https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA4MjYwMTc5Nw==&amp;mid=2648935773&amp;idx=3&amp;sn=9721686ba5c521da0cbc074e05417a3d&amp;chksm=87941f77b0e39661f561483cef2e49ad7acd3cb933061f14d1d4e3255f75a3b697cfb81c0898&amp;token=281192998&amp;lang=zh_CN#rd">不废话，上代码！7个方向，近100条 PyTorch 功能代码片段合辑</a></p>
<p><a href="https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA4MjYwMTc5Nw==&amp;mid=2648935490&amp;idx=3&amp;sn=a5d6031c5636e8b2b10fcc6d0e784bec&amp;chksm=87941e68b0e3977e6e1703560cf8659ce211ace1232bc200cad3d3898cdee461acbe7b153365&amp;token=281192998&amp;lang=zh_CN#rd">Keras vs PyTorch，哪一个更适合做深度学习？</a></p>
<p><a href="https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA4MjYwMTc5Nw==&amp;mid=2648942046&amp;idx=2&amp;sn=bfd068fd6a00ef871be8b254063cf06f&amp;chksm=879437f4b0e3bee26d731d3a4e437593bd6375b65b292d7a57d2d9c2fc637ca50eb9fee28c26&amp;token=281192998&amp;lang=zh_CN#rd">剑桥大学：PyTorch 已 碾 压 TensorFlow</a></p>

</div>
</div>
            </section>

          </div>
        </div>
      </div>
<a href="深度学习基础.html" class="navigation navigation-prev " aria-label="Previous page"><i class="fa fa-angle-left"></i></a>
<a href="开源项目推荐.html" class="navigation navigation-next " aria-label="Next page"><i class="fa fa-angle-right"></i></a>
    </div>
  </div>
<script src="libs/gitbook/js/app.min.js"></script>
<script src="libs/gitbook/js/clipboard.min.js"></script>
<script src="libs/gitbook/js/plugin-search.js"></script>
<script src="libs/gitbook/js/plugin-sharing.js"></script>
<script src="libs/gitbook/js/plugin-fontsettings.js"></script>
<script src="libs/gitbook/js/plugin-bookdown.js"></script>
<script src="libs/gitbook/js/jquery.highlight.js"></script>
<script src="libs/gitbook/js/plugin-clipboard.js"></script>
<script>
gitbook.require(["gitbook"], function(gitbook) {
gitbook.start({
"sharing": {
"github": true,
"facebook": false,
"twitter": true,
"linkedin": false,
"weibo": false,
"instapaper": false,
"vk": false,
"whatsapp": false,
"all": ["facebook", "twitter", "linkedin", "weibo", "instapaper"]
},
"fontsettings": {
"theme": "white",
"family": "sans",
"size": 2
},
"edit": {
"link": "https://github.com/yihui/bookdown-chinese/edit/master/07-工具和框架篇.Rmd",
"text": "编辑"
},
"history": {
"link": null,
"text": null
},
"view": {
"link": null,
"text": null
},
"download": ["bookdown.pdf", "bookdown.epub"],
"search": {
"engine": "fuse",
"options": null
},
"toc": {
"collapse": "none"
}
});
});
</script>

</body>

</html>
